MATLAB模糊C均值聚类（FCM）快速实现工具

资 源 简 介

本工具提供MATLAB环境下的FCM聚类快速调用功能。用户输入数据矩阵和聚类数目，即可自动完成模糊划分，输出聚类中心和隶属度矩阵。适用于数据挖掘与模式识别任务，实现高效便捷的聚类分析。

详 情 说 明

模糊C均值聚类（FCM）快速实现工具

项目介绍

本项目提供了一个基于MATLAB的模糊C均值聚类（FCM）算法的快速调用工具。该工具实现了标准的模糊聚类流程，用户只需输入数据矩阵和期望的聚类数目，即可自动完成数据集的模糊划分。算法通过迭代优化数据点对多个聚类中心的隶属度，适用于无监督模式识别、图像分割、数据分组等多种场景。

功能特性

• 快速聚类：输入数据矩阵和聚类数目即可获得聚类结果
• 参数可调：支持自定义模糊指数（m）和最大迭代次数
• 完整输出：提供聚类中心、隶属度矩阵、聚类标签等完整结果
• 收敛监控：可输出每次迭代的目标函数值，便于分析算法稳定性
• 理论基础：基于模糊聚类理论，采用隶属度矩阵迭代优化和加权中心计算

使用方法

基本调用

% 输入数据矩阵（N×D）和聚类数目C data = rand(100, 3); % 100个3维样本 c = 3; % 分为3类

% 基本调用 [centers, U, labels] = fcm_fast(data, c);

完整参数调用

% 设置自定义参数 m = 2.5; % 模糊指数（默认2） max_iter = 50; % 最大迭代次数（默认100）

% 完整参数调用 [centers, U, labels, obj_history] = fcm_fast(data, c, m, max_iter);

输入参数说明

• 数据矩阵：N×D维数值矩阵，N为样本数，D为特征维度
• 聚类数目：正整数，指定期望的聚类个数
• 模糊指数（可选）：控制聚类模糊程度，默认值为2
• 最大迭代次数（可选）：控制算法收敛，默认100次

输出结果

• 聚类中心：C×D矩阵，每个聚类的中心坐标
• 隶属度矩阵：N×C矩阵，每个样本属于各个聚类的隶属度（0~1）
• 聚类标签：N×1向量，根据最大隶属度确定的样本分类结果
• 收敛历史（可选）：每次迭代的目标函数值序列

系统要求

• MATLAB R2016a或更高版本
• 支持基本的矩阵运算功能
• 无需额外的工具箱依赖

文件说明

主程序文件实现了完整的模糊C均值聚类算法流程，包含数据初始化、隶属度矩阵计算、聚类中心更新、目标函数优化等核心功能。该文件能够处理用户输入参数验证、迭代收敛判断以及多种结果输出格式的生成，确保算法在不同数据规模下的稳定运行和高效计算。